Sayısal donanım gerçeklemesine yönelik el yazısı karakter tanıma sistemi tasarımı
Handwritten character recognation system desing for digital hardware implementation
- Tez No: 343877
- Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: handwriting character recognition, cellular neural Networks, Gabor filter, Morphological filter
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Günümüz dünyasında insan makine etkileşiminin giderek artmaktadır. Geliştirilen yeni algoritmalar ile makinelere yapay zeka kazandırılmakta ve kullanılan otomat sistemler insanların günlük hayatında birçok işi kolaylaştırmaktadır. Bu sistemlerin geliştirilmesinde görüntü işleme teknikleri yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri ile birçok problem tasarlanan otonom sistemler ile çözülmektedir. Bu problemlerin başında optik karakter tanımanın bir alt dalı olan el yazısı karakter tanıma gelmektedir. El yazısı karater tanımaya yönelik, tanıma oranı yüksek algoritmalar literatürde mevcuttur. Geliştirilen bu algoritmaların tanıma oranları yüksek olmasına rağmen içerdikleri karekök, bölme gibi sayısal tasarımlar için hesap yükü oluşturan matematiksel işlemlerden dolayı FPGA gibi donanımlarda gerçeklemeleri zordur. Bu problem göz önünde bulundurularak hücresel sinir ağları (HSA) ile tasarlanan Gabor-tipi filtreler ile harflerin içerdikleri yönlü bileşenler çıkartılarak hızlı bir tanıma algoritması tasarlanabilir. Literatürde bulunan biçok çalışma ile HSA Gabor-tipi filtreler FPGA donanımında verimli bir şekilde gerçeklenebilmektedir. Bu sayede Gabor-tipi filtrelerin yön seçici özelliği ile hızlı ve tanıma oranı yüksek algoritmalar oluşturulabilir. Ayrıca işlenen görüntülerin ikili (binary) türünde olduğu göz önünde bulundurularak Gabor-tipi filtrelerin yön seçici filtreleme yapması gibi morfolojik işlemerle de harf görüntüsü üzerinden yönlü bileşenler çıkartılabilir. Bu çalışmada sayısal tasarımlara uygun hızlı ve doğruluk oranları % 80 ve % 91 civarında olan el yazısı harf tanıma üzerine iki farklı algoritma geliştirilmiştir. İlk algoritmada HSA Gabor-tipi filtreler kullanılmış; ikinci algoritmada ise Gabor-tipi filtreler gibi yönlü bileşenleri çıkartabilen morfolojik yönlü filtreme anlatılmıştır. Anahtar Kelimeler: El yazısı karakter tanıma, hücresel sinir ağları, Gabor filtreleri, morfolojik filtreleme
Özet (Çeviri)
Interaction relationship between human and machine is increasing in modern-day gradually. The machines are acquired artificial intelligence by improved new algorithms and current autonomous systems facilitate various services in the human daily life. Image Processing technique are intensively used for developing this systems. A various problems are solved by using designed autonomous structures. Handwriting recognition, which is the subfield of optical characters recognition, is one of the major of the problems. There are successful algorithms on handwriting recognition according to recognition rate in technical literature. Improved algorithm has also high recognition rate however the algorithm has difficulties by implementation onFPGA or other hardware because of contenting square root, division operations which get more load of mathematical processing. According to this specific problem, a fast recognation algorithm can be designed by obtaining oriented components of letters using Gabor type filters in cellular neural networks (CNN). CNN gabor type filters are implemented in many literature works efficiently. By this means, fast recognation rate algorithms are designed with obtaining oriented components feature of Gabor filters. On the other hand, oriented components could be obtained from the letters by morphological operations such as Gabor type filters direction selector structure considering the images which is processing are binary. In this study, two different algorithms which is convenient for digital design and has 80% to 91% accuracy rate are improved on handwriting recognation. In first method CNN gabor type filters are used, in other methods morphological operations such as Gabor type filters direction selector structure is used.
Benzer Tezler
- Design of high-performance CMOS circuits for interval type-2 fuzzy logic controller
Aralık değerli Tip-2 bulanık mantık sistemleri için yüksek başarımlı CMOS devre tasarımı
ALİ NADERİ SAATLO
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Oyun motorlarının mimarı tasarım ve temsil süreçlerinde değerlendirilmesi
Evaluation of game engines in architectural design and representation processes
OSMAN SÜMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- Hücresel Yapay Sinir Ağı işlemcisi tasarımı ve FPGA gerçeklemesi
Design and FPGA implementation of Cellular Neural Network processor
VOLKAN MERİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- A Novel booth encoded radix-2 multiplier and its VLSI realization
Yeni bir 'Booth' yöntemi ile kodlamalı 'Radıx-2' çarpma devresi ve uygulamaya yönelik tümdevre ile gerçeklenmesi
HAKAN BİNİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ.DR. SİNA BALKIR
DR. GÜNHAN DÜNDAR
- 5G waveform design and software defined radio based proof of concept implementations
5G dalga formu tasarımı ve yazılım tabanlı radyo tabanlı kavram kanıtlama gerçeklemeleri
SELAHATTİN GÖKCELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT